부스트 직렬화 라이브러리를 사용하여 CvKNearest 클래스를 직렬화

Question

C++ API를 사용하여 OpenCV에 KNN 분류기를 저장하는 간단한 방법이 있습니까?

다른 클래스에 CvKNearest 클래스를 래핑 한 후 here을 설명하는 KNN 분류기를 저장하려고했습니다.

그것은 성공적으로 디스크에 저장하지만 나는 그것이 실행 읽을 때 는 방법은 나에게 세그먼트 오류 (코어 덤프) 오류를 제공 예측하고있다.

class KNNWrapper 
{ 
    CvKNearest knn; 
    bool train(Mat& traindata, Mat& trainclasses) 
    { 

    } 
    void test(Mat& testdata, Mat& testclasses) 
    { 

    } 
} 

내가 그 부스트 직렬화 라이브러리 더 견고하고 안전 들었어요 다음과 같이

내 래퍼 클래스입니다. 누구든지 Boost 라이브러리로이 작업을 수행 할 수있는 적절한 리소스를 가르쳐 주시겠습니까?

Answer 1

@tisch는 완전히 옳고 나 자신을 바로 잡고 싶습니다. CvKNearest은 CVStatModel의 load 및 save 기능을 덮어 쓰지 않습니다.

그러나 CvKNearest은 모델을 계산하지 않으므로 저장할 내부 상태가 없습니다. 물론, 당신은 훈련을 저장하고 당신이 통과 한 데이터를 cv::Mat 시험하고 싶습니다. 당신이 (OpenCV의의 다른 통계 모델에서와 동일한 API를 제공하려면

• http://docs.opencv.org/modules/core/doc/xml_yaml_persistence.html

어떤이 있습니다 : 당신은이에 대한 FileStorage 클래스를 사용할 수 있습니다, 좋은 설명 및 튜토리얼에 제공됩니다 감각) 나는 CvKNearest을 서브 클래스하고 각각 훈련/테스트 데이터를 serialize하고 FileStorage을 사용하여 deserialize하는 저장 및로드 기능을 제공한다고 가정합니다.